在这个假设的例子中，我们有一个跨电子商务公司的多个工程团队的数据stream。 这些团队在stream程的不同点提供服务，生成数据和使用数据。
例如;
想象一下，“团队订单”遇到一个数据库问题（负载，等待时间，无论如何） – 他们的监控系统提醒开始调查数据库问题的工程师。
与此同时，“团队交通”也被警告，因为他们看到了不好的反应。 他们开始调查，很快意识到问题出在“团队订单”的服务上，并提出“团队订单”
所有这些下游，“团队仓库”正在接收不良的数据。 他们的DW监测警告他们这种差异，所以他们开始寻找根本原因。
问题是，现在我们至less有三名工程师正在调查同一个问题，他们甚至可能不知道其他团队也在做同样的事情。
重要的一点是，三支队伍都在使用不同的监控和报警系统。 团队订单正在监控数据库服务器问题，而团队仓库正在查找logging数量的差异。
还有其他的方法; 仅在pipe道顶部发出警报（阻止下游升级）或在pipe道底部向上游系统发出警报。
是否有任何最佳实践，白皮书或工程解决scheme可供我们研究，以了解跨多个英/支持团队的不同方式来提醒和升级数据问题？
强烈推荐“云系统pipe理实践”，详细介绍其中的一些内容。 这里我们有3个级别的监控
这些+日志给了我们大部分我们需要知道发生了什么，通常我们有一个人负责看到问题是固定的 – 协调的修复，但他们不做技术工作，这是远远超出给别人。 协调人的工作就是确保我们不要踩在对方的脚趾上来解决问题。